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中校阿德里安·G·汉弗莱斯......
她曾任以下职务：2003 年至 2004 年在德国班贝格第 7 军支援组训练和学校行动总部及总部连第 82 重型战斗工程营担任自动化物流专家；2004 年至 2005 年在韩国卡罗尔营担任第 332 生物综合检测系统多组分支队排长；2005 年至 2006 年在韩国霍维营担任第 4 化学公司执行官、营副官、第 1 旅特种部队营、第 1 重型战斗旅队；2005 年至 2007 年在霍维营担任第 4 化学公司执行官、营副官、第 1 旅特种部队营、第 1 重型战斗旅队曾任佛罗里达州杰克逊维尔市杰克逊维尔招募营瓦尔多斯塔招募公司连长，2008 年至 2011 年；佛罗里达州麦克迪尔空军基地美国中央司令部阿富汗-巴基斯坦顾问，2011 年至 2014 年；密苏里州伦纳德伍德堡第 84 化学训练营执行官，2015 年至 2017 年；阿拉斯加北美防空司令部地区 CBRN 行动负责人，阿拉斯加埃尔门多夫-理查森联合基地，2007 年至 2019 年。
内源性大麻素降解酶抑制剂作为潜在的抗精神病药：药物化学的观点
Yong Jian Wang，Claire Valotteau，Adrien Aimard，Lorenzo Villanueva，Dorota Kostrz等人。CombimberiningDNA支架和声学力光谱，以表征单个蛋白质键。 Bio-物理期刊，2023，122（12），pp.2518-2530。 10.1016/j.bpj.2023.05.004。 hal-04165173Yong Jian Wang，Claire Valotteau，Adrien Aimard，Lorenzo Villanueva，Dorota Kostrz等人。CombimberiningDNA支架和声学力光谱，以表征单个蛋白质键。Bio-物理期刊，2023，122（12），pp.2518-2530。10.1016/j.bpj.2023.05.004。hal-04165173
重塑亲近力 - 液化空气集团
出版总监：Benoît Potier。编辑：Alexandra Rocca。出版日期及法定存放日期：2021 年 3 月。照片来源：按出现顺序，第 页1：Audouin Desforges/The Company，第 1 页2：Audouin Desforges/The Company，第 2 页4：Eric Dessons，第 4 页7：Antoine Doyen/Capa 图片，第 7 页9：FatCamera/Getty Images，第 9 页10：Adrien Daste，第 134 页13：vorDa/Getty Images - Luis Alvarez/Getty Images，第 13 页14：Andresr/Getty Images，第页17：Shelyna Long/Getty Images，第 17 页18：Julien Lutt/Capa Pictures-Olga Kolleeny/Capa Pictures-Carlos Crespo/Capa Pictures，第 18 页。 20：Antoine Doyen，第 20 页23：Sophie Loubaton/Capa Pictures，第 23 页24：赵薇，第27：Adrien Daste，页28：Steffen Hoeft，页31：Monty Rakusen Créatif/Getty Images，第 31 页32：Jose Luis Stephens/Getty Images，第 32 页35：FG Trade Créatif，第 35 页3：Adrien Daste，第 3 页39：Gilles Leimdorfer/Interlinks 图片，第 39 页40：托马斯·科尔特西 (Thomas Cortesi)，第 40 页43：托马斯·科尔特西 (Thomas Cortesi)，第45：LedyX/Shutterstock.com，第 45 页46：Todd Leckie/500px/Getty Images，第 46 页48：Sophie Loubaton/Capa Pictures，第 48 页50：Adrien Daste，第 50 页52：Mourad Mokrani，页54：10,000 小时/Getty Images，第 54 页57：Alistair Berg/Getty Images-Mourad Mokrani-Halfpoint Images/Getty Images，第 57 页。 58：Shapecharge/Getty Images - Nora Carol Photography/Getty Images - Mourad Mokrani，第 58 页。 61：农杆菌/Getty Images-Portra/Getty Images，第 61 页63：Tim Robberts/Getty Images，第 63 页65：Adrien Daste - 液化空气 - Sanjeri - Olivier Fernandez/iStock - Thomas Cortesi - Alexandre Martin Aldavert，第 65 页。 72：奥杜安·德斯福日/公司。设计与制作：（参考: ALRA020)。
Astrid Musnier、Christophe Dumet、Saheli Mitra、Adrien Verdier、Raouf Keskes 等人。应用人工智能加速和降低抗体发现风险。药物发现前沿，2024 年，4，第 1339697 页。10.3389/fddsv.2024.1339697。hal-04672537
与所有科学和工业领域一样，人工智能 (AI) 有望在未来几年对抗体的发现产生重大影响。抗体的发现传统上是通过一系列实验步骤进行的：动物免疫、相关克隆的筛选、体外测试、亲和力成熟、动物模型体内测试，然后是不同的人性化和成熟步骤，产生将在临床试验中进行测试的候选药物。该方案存在不同的缺陷，导致整个过程非常危险，流失率超过 95%。计算机方法的兴起，其中包括人工智能，已逐渐被证明能够以更强大的过程可靠地指导不同的实验步骤。它们现在能够覆盖整个发现过程。在这个新领域的参与者中，MAbSilico 公司提出了一种计算机模拟流程，可以在几天内设计出抗体序列，这些序列已经人性化并针对亲和力和可开发性进行了优化，大大降低了风险并加快了发现过程。
灯笼的合成，结构和发光研究
Mohamed Essalhi，Midhun Mohan，Gabriel Marineau-Plante，Adrien Schlachter，Thierry Maris等。基于S-Heptazine N-二氮的发光配位材料：合成，结构和发光研究，对具有因的结构和发光研究。道尔顿交易，2022，51（39），pp.15005-15016。10.1039/D2DT01924H。 hal-0463237110.1039/D2DT01924H。hal-04632371
使用MRS Data
Anouar Kherchouche，Olfa Ben Ahmed，Carole Guillevin，Benoit Tremblais，Adrien Julian等。使用MRS数据，注意引导的神经网络，用于早期痴呆症检测。计算机化医学成像和图形，2022，99，pp.102074。10.1016/j.compmedimag.2022.102074。hal- 03684564
Adrien Berthelot、Eddy Caron、Mathilde Jay、Laurent Lefèvre。使用基于 LCA 的方法评估生成式人工智能服务对环境的影响。CIRP LCE 2024 - 第 31 届生命周期工程会议，2024 年 6 月，意大利都灵。第 1-10 页。 hal-04346102v2
随着数字服务越来越多地部署和用于各种领域，信息和通信技术 (ICT) 对环境的影响令人担忧。人工智能正在推动这一增长，但其环境成本仍未得到深入研究。大型生成模型（如 ChatGPT）的最新趋势尤其引人注目，因为它们的训练需要大量使用专门的计算资源。这些模型的推理以服务的形式在网络上提供，使用它们还可以调动最终用户终端、网络和数据中心。因此，这些服务加剧了全球变暖，加剧了金属短缺，增加了能源消耗。这项工作提出了一种基于 LCA 的方法，用于对生成 AI 服务的环境影响进行多标准评估，考虑了训练模型、从模型中推断和在线托管模型所需的所有资源的具体成本和使用成本。我们以稳定扩散服务为例来说明我们的方法，这是一种可在线访问的开源文本到图像生成深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能耗的实验观察。通过敏感性分析，探索了估计使用强度对影响源影响的各种场景。
Adrien Metge、Nicolas Maille、Benoît Le Blanc。人机合作的合作和协作交互模式之间的转换。 CNIA 2021：法国人工智能国家会议，2021 年 6 月，法国波尔多。第 38-43 页。hal-03321178
人工智能 (AI) 的进步使得运输行业可以设想出现具有一定自主性的系统，该系统可以根据用户的需求不断发展，从驾驶辅助到替代驾驶。2020 年 10 月，法国国家铁路公司首次在实际运行条件下部分自主运行 BB 27000 货运机车，具有全自动加速和制动功能 [15]。2020 年 6 月的另一项首创成果是空客利用机载图像识别技术成功实现了 A350 飞机的滑行、起飞和降落 [1]。航空系统自动化程度的提高使我们能够考虑在减少飞行员工作量的同时提高安全性，并有助于朝着由单个飞行员与人工智能团队合作操作的驾驶舱的方向发展。然而，在两名人类操作员之间，他们的分工和合作方式可能会根据情况而改变。例如，在复飞或故障管理飞行期间，可以决定更换飞行员。取代第二名飞行员的人工智能系统必须部署自适应自动化，以适应可能发生的角色分配变化，也就是说，根据情况或人类表现的变化，人类和机器之间可能必须共享或交换功能 [7]。
